Analogical Reasoning as a Doctor: A Foundation Model for Gastrointestinal Endoscopy Diagnosis
作为医生的类比推理:一种胃肠内镜诊断的基础模型
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出RATNet基础模型,通过类比推理提升胃肠内镜诊断的泛化能力与鲁棒性,在六个场景中超越现有模型,支持联邦学习隐私保护部署。
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
作为医生的类比推理:一种胃肠内镜诊断的基础模型
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出RATNet基础模型,通过类比推理提升胃肠内镜诊断的泛化能力与鲁棒性,在六个场景中超越现有模型,支持联邦学习隐私保护部署。
统一视觉语言模型引导的流匹配与谱异常检测用于可解释的兽医诊断
机构 * School of Mathematics, Shandong University(山东大学数学学院) ; Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院) ; Yeshiva University(叶史瓦大学) ; Qilu University of Technology(齐鲁工业大学) ; Shandong Normal University(山东师范大学) ; Chuzhou University(滁州学院)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种结合流匹配与谱异常检测的新方法,通过视觉语言模型引导分割和随机矩阵理论分析,实现高精度可解释的犬类气胸诊断。
不确定性的引导潜在诊断轨迹学习用于顺序临床诊断
机构 * University of Connecticut(康涅狄格大学) ; Texas A&M University(德克萨斯农工大学) ; NEC Laboratories America(NEC美国实验室)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文提出基于规划LLM和诊断LLM的潜在诊断轨迹学习框架,通过后验分布优先选择高诊断信息轨迹,提升顺序临床诊断的准确率并减少检测次数。
语义-拓扑图推理用于语言引导的肺部筛查
机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西交利物浦大学) ; University College London(伦敦大学学院) ; University of Liverpool(利物浦大学)
专题命中 诊断辅助 :medical image(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出语义-拓扑图推理框架,结合大语言模型与视觉基础模型,解决临床报告语义模糊和低对比度扫描的解歧问题,实现高精度肺部筛查。
同时双视角乳腺X线合成使用去噪扩散概率模型
机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences(蒙特雷科技大学工程与科学学院) ; School of Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile(智利天主教大学工程学院) ; Tecnologico de Monterrey, School of Medicine and Health Sciences(蒙特雷科技大学医学与健康科学学院)
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种三通道去噪扩散概率模型,同时生成乳腺的CC和MLO视角,通过绝对差编码保持全局结构,用于乳腺影像数据增强和交叉视角AI应用。
Comments Accepted and presented at SPIE Medical Imaging 2025 (Vancouver, Canada)
Journal ref Proc. SPIE 13925, 139251C (2026)
利用二次估计器重建IV期弱引力透镜星系调查中的空间变化乘性偏差
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)
AI总结 本文提出一种二次估计器,通过利用生成的EB模式耦合来检测和重建弱引力透镜剪切测量中的空间变化乘性偏差,展示了未来IV期调查在不同场景下重建m偏差的能力。
Comments 12 pages, 6 figures. To be submitted to MNRAS
Journal ref Mon Not R Astron Soc (2026)
HYVE:用于机器数据上的LLM上下文工程的混合视图
专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)
AI总结 HYVE通过预处理和后处理框架优化LLM处理大规模机器数据的能力,减少token使用并提升输出质量,尤其在图表生成和异常检测任务中表现突出。
Comments 22 pages, 6 figures